import numpy as np
import image_io
from image_utils import logging


def split_image_channels(image):
    '''
    该函数用于分割图像的颜色通道
    :param image: 输入图像，numpy数组
    :return: 图像的颜色通道列表
    '''
    try:
        logging.info("开始分割图像颜色通道")
        
        # 1. 检查是否为多通道图像
        if len(image.shape) < 3 or image.shape[2] < 2:
            raise ValueError("图像通道数必须大于等于2")
        
        # 2. 沿通道维度分割图像
        channels = np.split(image, image.shape[2], axis=2)
        
        # 3. 处理通道并添加到列表
        channel_list = [np.squeeze(channel, axis=2) for channel in channels]
        
        logging.info(f"成功分割图像颜色通道")
        return channel_list
    except Exception as e:
        # print(f"在分割图像颜色通道时发生错误: {e}")
        raise ValueError(f"在分割图像颜色通道时发生错误: {e}")

def merge_image_channels(file_paths):
    '''
    该函数用于合并多个单通道图像，创建一个多通道图像
    :param file_paths: 包含单通道图像文件路径的列表
    :return: 合并后的多通道图像
    '''
    try:
        logging.info("开始合并图像通道")
        
        # 加载并验证每个单通道图像
        channels = []
        for path in file_paths:
            img = image_io.load_image(path)
            if len(img.shape) != 2:
                raise ValueError("要合并的子图像必须是单通道图像")
            channels.append(img)
        
        # 合并通道
        merged_image = np.stack(channels, axis=2)
        
        logging.info("成功合并图像通道")
        return merged_image
    except Exception as e:
        raise ValueError(f"在合并图像通道时发生错误: {e}")